Singular의 오픈 소스 프레임워크인 SKAN(SKAdNetwork용)을 활용한 iOS14 사용자 확보

SKAdNetwork 로의 추적 링크와 포스트백 간 전환은 어떻게 하나요 ?

여러 기여도 측정 방식을 동시에 관리하는 방법은 무엇인가요?

SKAdNetwork의 모든 광고 파트너사 데이터를 원활하게 통합하는 방법은 무엇인가요?

마케터들의’ 마음속에는 iOS 14, 모바일 마케팅, 그리고 사용자 획득의 미래에 대한 수백 가지 질문이 있습니다. 우리는’ 최근 웨비나에서 그 중 많은 질문에 답했으며, 모바일 마케팅 커뮤니티는 Slack의 Mobile Attribution Privacy 그룹에서 수백 개의 질문에 더 답하고 있지만, SKAN에 대해 배울 것이 더 있습니다.

SKAN은 Singular’의 마케팅 업계에 대한 개방형 제안으로, 광고 파트너 간 상호 운용성을 유지하면서 SKAdNetwork를 구현하고, 데이터를 중앙에서 관리하며, 다른 어트리뷰션 방법과의 호환성을 가능하게 하고, 서명되지 않은 설치 후 이벤트 포스트백의 사기 위험을 해결하며, SKAdNetwork’의 전환 값에 대한 표준 구현을 정의합니다.

Singular 최고 기술 책임자 Eran Friedman이 거의 한 달 전에 SKAN을 발표했습니다. 이제 우리는 ’더 깊이 탐구하고 싶습니다.

SKAN은 광고주와 퍼블리셔에 대한 역할 정의를 제안합니다, 광고 네트워크, 그리고 MMP. SKAdNetwork 포스트백을 중앙 집중식으로 관리합니다. MMP가 포스트백과 설치 후 이벤트를 검증하도록 하여 악의적인 행위자가 광고 생태계를 오염시키지 못하게 합니다. SKAdNetwork 캠페인 ID를 사람이 읽을 수 있는 요소로 매핑하고, 다양한 모델에서 반환되는 전환 값을 합리화합니다… 그리고 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다.

사실 너무나 많은 내용이 담겨 있어서 프리드먼에게 팟캐스트를 통해 직접 이야기를 나눠보도록 부탁했습니다. 오디오, 비디오, 그리고 전체 녹취록을 통해 필요한 정보를 원하는 방식으로 얻으실 수 있습니다.

들어보세요: SKAN을 통한 iOS14의 UA

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존 코에치어: iOS 14에서 모바일 사용자 확보는 어떻게 이루어질까요?

Growth Masterminds에 오신 것을 환영합니다. 이 팟캐스트에서는 똑똑한 모바일 마케터들이 더욱 똑똑해집니다. iOS 14가 곧 출시될 예정이며, 우리가 모바일 마케팅에 대해 알고 있다고 생각했던 모든 것이 바뀔 것입니다. 물론, 모든 것이 바뀌는 건 아닐 수도 있겠죠.

오늘은 Singular의 CTO인 에란 프리드먼과 이야기를 나눠보겠습니다. Singular 최근 모바일 마케팅 업계가 Apple의 개인정보 보호 기능이 강화된 어트리뷰션 프레임워크인 SKAdNetwork를 활용할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 프레임워크인 SKAN을 출시했습니다.

어서 오세요, 에란!

에란 프리드먼: 안녕하세요, 존. 만나서 반갑습니다.

John Koetsier: 멋집니다, 쇼에 참여해 주셔서 기쁩니다. 정말 대단합니다. 당신은 Singular, 처음으로 Singular 팟캐스트에 출연했습니다.

Eran Friedman: 아, 네, 처음인 것 같습니다. 네, 여기 오게 되어 기대됩니다.

존 코에치어: 좋습니다. iOS 14를 통해 iOS 사용자 확보 방식이 아마도 영원히 바뀔 것이라는 건 알고 있습니다. iOS 13 및 이전 버전에서 사용자 확보 및 기여도 분석이 어떻게 작동하는지 전반적으로 설명해 주시겠습니까?

사용자 확보 또는 성과 마케팅은 앱이나 비즈니스에 가장 적합한 사용자를 확보하는 방법을 정확히 이해하는 과학입니다

Eran Friedman: 맞아요. 네, 물론이죠. 즉, 유저 획득 또는 퍼포먼스 마케팅은 때때로 it’s 라고 불리는데, 기본적으로 앱이나 비즈니스에 가장 적합한 사용자를 확보하고 마케팅 예산 you’re 로 최고의 결과를 얻는 과학입니다. 그리고 어트리뷰션은, 구체적으로 말하면, 퍼포먼스 마케팅을 지원하는 기술로, 여러분의 행동과 결과를 연결해줍니다.

기본적으로, 상위 퍼널(캠페인, 액션, 크리에이티브 관리, 입찰가 등)과 하위 퍼널(결과, 즉 설치 수, 유효 사용자 수, 구매 수 등)을 연결하는 것입니다. 이렇게 모든 것을 종합하여 의사 결정을 내릴 수 있게 되는 것이죠. 즉, 다음에 어떤 조치를 취해야 할지 결정하는 데 도움이 되는 것입니다.

존 코에치어: 음흠.

Eran Friedman: 네. 현재 작동 방식은 다양한 어트리뷰션 방법이 있습니다. 강력한 식별자를 기반으로 한 IDFA 기반 어트리뷰션으로 클릭과 설치를 연결합니다. 예를 들어 재참여를 위한 유니버설 링크도 있습니다.

따라서 이러한 행동과 결과 사이의 연관성을 생각해 볼 수 있는 방법은 매우 다양하며, 이는 실제로 다루고 있는 시나리오의 사용 사례에 따라 달라집니다.

John Koetsier: iOS 14에서 많은 것이 바뀌고 있으며, 그 대부분은 Apple 프레임워크인 SKAdNetwork와 관련됩니다. SKAdNetwork에서 구체적으로 어떤 변화가 있을까요?

에란 프리드먼: 네. 네, 큰 주제라서 아마 한 시간은 따로 할애해야 할 것 같아요.

역사적으로 볼 때, 어트리뷰션은 기본적으로 광고 클릭이나 광고 접점을 사용자 수준 또는 기기 수준의 앱 설치와 연결하는 방식에 의존해 왔습니다.

과거에는 iOS의 IDFA처럼 강력한 식별자를 기반으로 추적하는 것이 일반적인 방법이었고, 모바일 생태계의 많은 인프라가 이러한 개념과 기술을 기반으로 구축되었습니다. 하지만 iOS 14에서는 모든 것이 극적으로 바뀝니다. 사용자가 이러한 수준의 추적을 원하지 않는다고 표시하는 것이 매우 쉬워졌기 때문입니다. IDFA에 접근할 수 없도록 하는 기술적인 방법이 없거나, Apple이 사용자의 동의 없이는 설치와 클릭을 연결하는 다른 어떤 방법도 허용하지 않겠다고 명확히 밝힐 것입니다.

이게 바로 iOS 14의 전반적인 변화입니다.

SKAdNetwork 자체는 상황에 대한 색다른 접근 방식을 취하고 있기 때문에 매우 흥미롭습니다.

기본적으로 이는 프레임워크이며, 특정 기기에서 발생한 액션을 기반으로 하는 것이 아니라 다른 기기를 기반으로 어트리뷰션을 수행할 수 있도록 해줍니다. 따라서 측정은 여전히 ​​가능하며, 앞서 설명드린 것처럼 상위 퍼널과 하위 퍼널을 연결할 수 있지만, 기기 수준에서는 측정이 불가능하다는 의미입니다.

John Koetsier: 네. 이제 SKAN에 대해 이야기할 건데, 이는 SKAdNetwork가 제시하는 여러 과제를 해결하기 위해 여러분이 만든 프레임워크입니다. 우선 큰 그림에서 어떤 과제들이 있을까요?

애플이 SKAdNetwork를 도입했습니다. 몇 가지 장점이 있는데, 여전히 어트리뷰션이 가능하고 캠페인의 성공 여부를 파악할 수 있으며 좋은 결과가 나타나고 있다는 점입니다.

말씀하신 것처럼 사용자 수준의 기여도 분석이나 세부적인 기여도 분석은 더 이상 불가능하지만, SKAdNetwork에서 해결해야 할 과제는 무엇인가요?

Eran Friedman: 맞아요. SKAdNetwork에는 분명히 많은 과제가 있지만, 여기서 핵심은 결과를 분석하는 방식이나 사고 전환이 필요하다는 점입니다. 여전히 결과를 분석하고 퍼포먼스 마케팅을 할 수 있지만, 모두가 익숙한 방식과는 다릅니다. 기술 담당자로서 저는 항상 긍정적인 관점에서 바라봅니다.

저는 이것이 흥미롭다고 생각하는데, 왜냐하면 도구뿐만 아니라 실제 관행 측면에서도 혁신의 여지가 많이 생기기 때문입니다.

예를 들어 SKAdNetwork를 사용한 최적화에 대해 사람들이 어떻게 생각할지 같은 것인데, 제게는 그 자체로 정말 흥미로운 주제입니다.

하지만 기본적으로 집계 솔루션, 즉 개인 정보 보호에 중점을 둔 측정 방식을 사용하는 것 자체가 기존 방식과는 다르기 때문에 그 자체로 어려운 과제입니다. 우선, 집계 방식에 대해서는 이미 다뤘습니다. 사람들은 사용자 수준에서 작업하는 데 익숙하지만, SKAdNetwork에서는 그렇게 할 수 없습니다.

존 코에치어: 네.

Eran Friedman: 사용자 수준에 접근할 방법이 전혀 없으며, 만약 방법을 찾았다면 Apple에 의해 금지될 것입니다. 그것이 바로 SKAdNetwork의 핵심이죠.

우선, 우리의 사고방식과 인프라, 그리고 솔직히 말해서 전체 생태계에 걸쳐 집계된 데이터가 여전히 세분화된 형태로 존재할 수 있지만, 특정 기기 ID가 아닌 집계된 데이터라는 점을 고려해야 합니다.

존 코에치어: 네.

Eran Friedman: 둘째, SKAdNetwork에서 다시 한 번 매우 다르게 작동하는 포스트 설치 KPI를 고려해야 합니다. 여전히 포스트 설치 KPI를 받을 수 있지만, 이는 복잡한 타이머 메커니즘에 기반합니다. 전송할 수 있는 6비트 값이 있으며, 해당 값으로 단일 포스트백만 전송됩니다.

그래서 그러한 제약 조건들을 고려했을 때 어려움이 많습니다. 물론 불가능한 것은 아니지만, 어떻게 해결해야 할지 정말 심사숙고해야 합니다.

그리고 물론, SKAdNetwork는 기본적으로 결과를 광고 네트워크에 직접 배포한다는 문제가 있습니다. 따라서 광고주는 전환이나 설치를 추적한 후에는 그 과정에 전혀 관여하지 않고, 광고 네트워크가 결과를 받게 됩니다.

그다음 과제는 기본적으로 모든 정보를 수집하고 광고주가 실제로 결정을 내리는 것인데, 이것 자체가 하나의 도전입니다.

John Koetsier: 맞아요, 특히 여러 광고주와 작업할 경우에는요. 10개 혹은 20개의 다른 플랫폼과 작업할 수도 있고, it’s는 50개나 100개와 작업하는 경우도 흔히 있습니다.

Eran Friedman: 네, 확실히 그렇습니다. If you’ve 50개 혹은 100개의 서로 다른 광고 채널과 작업해 왔다면, 데이터 수집뿐만 아니라 모든 데이터를 어떻게 표준화할지 고민하게 되어 혼란스러워집니다, 맞죠?

앱에서 발생하는 전환이나 인사이트를 추적하는 단일 접점을 어떻게 확보할 수 있을까요? 데이터는 앱 곳곳에 흩어져 있고, 각 앱마다 제공하는 방식이 다르잖아요. 이 모든 걸 어떻게 관리해야 할까요? 꽤 어려운 문제죠.

John Koetsier: 그럼 구체적인 내용으로 들어가 SKAN에 대해 이야기해 보겠습니다. 포인트별로 차근차근 진행하겠습니다. 당신이 광고주라고 가정해 보죠, 현재 수백 개의 캠페인이 있다고 가정합니다. 이는 이론적인 것이 아니라 실제로 가능한 일이며, 당신이 대규모이고 전 세계적이며 현재 수천 개를 보유하고 있을 수도 있습니다.’’’’’’’’’

SKAdNetwork에서는 이제 100개의 캠페인 ID 값에 맞춰야 합니다. 어떻게 해야 하나요?

Eran Friedman: 네. SKAN은 이러한 과제를 해결하기 위한 구현 제안 아이디어 세트를 제공하려는 시도였으며, 캠페인 영역에서는 우리가 다루려는 세분화 수준에서 확실히 도전 과제이며, 이를 우리는 캠페인 ID 관리 시스템이라고 부릅니다.

그러니까 1부터 100까지의 캠페인 ID는 여전히 매우 유연해서 원하는 세분화 수준으로 사용할 수 있다는 점입니다. 이 부분을 고려해 볼 수 있겠습니다 .

예를 들어 지리적 데이터, 국가별 통계의 경우, 현재 SKAdNetwork에서는 포스트백이 기기에서 직접 전송되기 때문에 포스트백이 전송된 위치를 기반으로 이를 추론할 수 있습니다.

존 코에치어: 네.

Eran Friedman: 즉, 이전처럼 국가와 캠페인 ID를 인코딩할 필요가 없어요, 맞죠? 그래서 소중한 ID를 절약하려면 이 부분을 제외할 수 있습니다.

다른 유형의 질문은 퍼블리셔 수준 데이터에 관한 것인데, SKAdNetwork에서는 퍼블리셔별 설치 수가 충분하면 투명한 퍼블리셔 ID를 이미 제공하고 있습니다. 따라서 타겟팅하는 여러 퍼블리셔의 캠페인을 구분할 필요 없이, 어차피 데이터를 얻을 수 있습니다.

더 흥미로운 점은, 그리고 SKAN이 다루려고 하는 부분이기도 한데, 바로 이러한 캠페인 ID를 사용하여 다양한 세분화 수준을 매핑하는 것입니다.

예를 들어 특정 국가와 특정 게시자를 대상으로 특정 캠페인을 진행하고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 운영 방식에 따라 다양한 광고 그룹, 광고 세트, 크리에이티브 아이디어와 같은 하위 캠페인 세부 정보를 해당 캠페인 ID를 사용하여 인코딩할 수 있습니다.

기본적으로 이 기능은 이러한 ID를 제3자 또는 광고주가 광고 네트워크에 연결하여 관련 크리에이티브 이름이나 캠페인 세부 정보에 매핑하고 궁극적으로 모든 데이터를 한 곳에서 얻을 수 있도록 하는 의미 있는 객체에 매핑하는 방법에 대한 제안을 제공합니다.

John Koetsier: 네, 네. 매우 흥미롭습니다. 어려운 과제죠, 맞죠? 당연히 광고주는 자신의 캠페인을 이해하고, 어떻게든 이름을 짓고 관리합니다.

광고 네트워크는 자신들의 사업 방식, 업무 방식, 시스템에 맞춰 그 정보를 자신들에게 유리한 방식으로 해석합니다.

그리고 물론, Singular같은 MMP는 '좋습니다, 저는 이 모든 다양한 요소들을 번역하고, 여러 광고주, 아니, '광고주별 광고 네트워크'에 걸쳐 매핑해야 합니다'라고 말합니다. 따라서 상당한 어려움이 있는데, SKAN이 바로 그 부분을 도와주는 것입니다

한 달 전 SKAN을 출시했을 때, 우리는 이 플랫폼이 특정 벤더에 종속되지 않고 모든 광고주, MMP, 퍼블리셔, 광고 네트워크에서 표준으로 자리 잡기를 바랐습니다

Eran Friedman: 정확합니다. 맞아요, 그래서 한 달 전 SKAN을 출시했을 때 벤더에 구애받지 않도록 하고, 모든 광고주, MMP, 퍼블리셔, 광고 네트워크가 함께 통합할 수 있는 공통 언어를 만들고자 했습니다. 이는 도전적인 환경이 될 것이기 때문이죠. 그래서 모두가 같은 언어로 소통하고 연결할 수 있도록 정의에 대한 제안을 제공합니다.

John Koetsier: 흥미롭습니다. 누가 도입을 고민하고 있는지 얘기해볼까요? 지금 이름을 밝히긴 어렵겠지만, 누가 채택을 시작했는지 궁금합니다.

이거 오픈 소스 솔루션이죠? 누구든 가져다 쓸 수 있고, 파트너사도 점점 늘어나고 있어요. 이 부분에 대해 좀 더 자세히 말씀해 주시겠어요?

Eran Friedman: 네, 확실히요. 제게는 이것’이 매우 흥미로운 작업입니다. 왜냐하면 우리는’가 WWDC 발표 후 약 2주 만에 출시했기 때문입니다. 그리고 그것’이 어떻게 발전했는지 보는 것이 흥미롭습니다. 우리는’가 많은 피드백과 협업 요청을 받아 그 위에 더 구축하고 있습니다. 정말 매력적입니다.

처음 출시했을 당시 SKAdNetwork는 업계 전체가 어떻게 다뤄야 할지 정확히 몰랐던 상황이었죠

벤더 측에서 'SKAdNetwork는 형편없어서 사용할 수 없다. 애플에 강력하게 항의해야 한다'는 피드백을 여전히 주고받는 상황이었습니다

그들은 열광했고, 당연히 그건 당연한 일이죠. SKAN을 출시했을 때 우리는 SKAdNetwork 위에 기본적인 어트리뷰션을 구축하는 실용적인 솔루션이라고 불렀습니다. 즉, 실용적인 접근 방식을 취하려고 노력했습니다. 처음에는 일부 벤더들이 다소 주저했지만, 많은 파트너와 광고주들이 이 아이디어를 적극적으로 지지해 주었고, 이제는 거의 모든 사람들이 이러한 솔루션에 대해 이야기하는 것을 볼 수 있습니다.

John Koetsier: 그것’은 멋집니다.

Eran Friedman: 그들 중 일부는 SKAN이라고 부르지 않더라도, 확실히 캠페인 ID 관리, 전환값 관리, 보안 설정 등 다양한 아이디어를 구현하고 있습니다. 우리는 주요 미디어 채널 및 광고 네트워크와 협력해 광고주와 퍼블리셔가 정직하게 작업할 수 있도록 다양한 솔루션을 구현하는 방안을 논의하고 있습니다.

John Koetsier: 매우, 매우 흥미롭습니다. 좋습니다. 이제 설치 후 전환에 대해 살펴보겠습니다. 약간 언급했지만, 명확히 해야 합니다. 앱 설치 결과를 측정하고 싶을 것이며, 설치만으로 만족하지 않습니다. 전환 관리를 해야 합니다.

SKAdNetwork에서는 64개의 숫자 값을 얻습니다. 제 생각에 첫 번째 질문은 이러한 값 또는 숫자에 의미를 부여하는 방법입니다

Eran Friedman: 네, 그’는 아주 좋은 질문입니다. 이는 SKAdNetwork의 상당히 큰 변화입니다. 문제는 Apple이 다시 말해 전환값이라고 부르는 6비트 값만을 제공한다는 점이며, 이를 광고 네트워크에 전송합니다. 즉, 본질적으로 이 값에 KPI를 인코딩해야 하며, SKAN에서는 이와 같은 전체 주제, 즉 전환 관리 시스템에 대해 실제로 논의하고 있었습니다.

존 코에치어: 네.

Eran Friedman: 해결책은 이 값을 활용하는 것입니다. 이 아이디어는 광고주와 UA 팀이 현재 중요한 KPI를 선택하고 테스트하며, 서버 측—대시보드 등에서—정확히 인코딩해 전환을 통해 전송하고 결과를 확인할 수 있게 해줍니다.

여기서 핵심은 사용자가 원하는 KPI를 숫자 값으로 정확하게 인코딩할 수 있도록 유연성을 제공하는 것입니다.

기본적으로 제3자가 이러한 값을 자동으로 인코딩 및 디코딩한 다음 이를 실험에 사용할 수 있습니다. 즉, 가능한 한 빨리 어떤 유형의 전환 모델이 비즈니스 유형에 가장 적합한지 정확히 파악하는 것입니다.

John Koetsier: 네, 맞아요. 그래서 많은 광고 네트워크… 이들은 전환을 기반으로 최적화하는데, 요즘은 전환이 꽤 잘 이해되고 있습니다, 하지만 이제는 그것이 숫자값— 64개의 숫자값이 있고, 물론 그에 타이머도 있습니다, 우리는 곧 그 부분도 다룰 것입니다— 광고 네트워크와 광고주가 어떻게 합의를 이루고, 같은 페이지에서 의미를 공유할 수 있을까요?

Eran Friedman: 네. 다시 말해 표준화 영역과 연결됩니다, 맞죠? 광고 네트워크가 비즈니스 KPI를 최적화하려면, 변환값을 정확히 이해해야 합니다. 그런데 예를 들어 숫자 15를 받으면, 15가 정확히 무슨 의미인지 알죠? 그래서, 네…

John Koetsier: 음, 14보다 하나 더 많아요.

에란 프리드먼: 맞습니다.

그래서 SKAN, 즉 전환 관리 시스템이 제안하려는 것의 핵심은 이러한 값들을 다시 인코딩한 다음 광고 네트워크를 위해 디코딩하는 것입니다.

그러니까 기본적으로 광고 네트워크는 결과를 받거나 전달할 때, 그 결과가 무엇을 의미하는지 정확히 파악하고 그에 따라 최적화할 수 있게 됩니다. 이것이 이 솔루션의 중요한 부분입니다.

John Koetsier: 훌륭합니다. 그리고 광고 네트워크가 다른 사용자와 연관성을 파악하거나, 타깃으로 하는 사람들과 연결해, ’이런 유형의 사용자는 해당 행동에 더 관심이 있을 것’이라고 인식하고, 실제로 광고 타게팅을 개선할 수 있기를 바랍니다.

많은 마케터들이 스스로에게 던지고, 또 실제로 많은 테스트를 거치게 될 질문이 있습니다. 바로 전환 값을 최대한 빨리 전송해야 할까요? 데이터를 최대한 빨리 받고 싶을까요? 아니면 조금 기다렸다가 몇 건의 이벤트가 더 누적된 후에 전송하는 것이 좋을까요? 여러분의 생각은 어떠신가요?

Eran Friedman: 네. 맞아요, there’s 확실히 이 복잡한 타이머 메커니즘은 더 많은 데이터를 수용하고 한 번에 전송하면서 포스트백을 지연시켜 광고 네트워크에 최적의 값을 제공할 수 있게 합니다. 광고주와 대화하면서 보게 되는 딜레마는 바로 그들의 접근 방식을 어떻게 정해야 하는가입니다.

우선, 모든 경우에 적용되는 만능 해결책은 없다고 생각합니다. 각 기업마다 고유한 운영 방식을 가질 수 있다고 봅니다.

제가 말하자면, 제 가이드라인은 어떤 데이터가 필요한지 생각하는 것입니다 당신 이 결정을 내리기 위해, 기본적으로, 당신이 받은 설치가 품질 높은 사용자인지 이해해야 합니다. 우리가 대화하는 일부 광고주, 특히 BI에 많은 투자를 하지 않은 더 정교한 광고주들은 기존의 예측 LTV model, 예를 들어, 그들이 사용자의 첫 상호작용, 첫 날을 기반으로 구축할 수 있습니다, 맞죠?

존 코에치어: 음흠.

Eran Friedman: 그렇다면 확실히 가능하겠네요. 만약 그것을 가지고 있다면, 그게 정말 좋습니다.

전환 가치 관리 시스템을 사용하면 예측된 LTV 값을 전환 가치로 변환하여 첫날부터 최적화된 상태를 만들 수 있습니다.

어떤 기업은 특정 사용자에 대한 추가 데이터를 얻기 위해 2~3일 정도 걸릴 수도 있습니다. 이러한 데이터를 예측 LTV 모델에 입력하거나, 유지율, 사용자 참여도, 등록이나 로그인과 같은 특정 이벤트 등 표준 KPI를 최적화하는 데 활용하기 위해서입니다. 결국 모든 것은 각 기업의 상황에 따라 달라지지만, 바로 그렇기 때문에 저희가 개발한 전환 관리 시스템이 매우 유연하게 설계되었다고 생각합니다. 중요한 것은 최대한 유연하게 여러 가지를 시도해보고 어떤 것이 효과적인지 확인하는 것입니다.

John Koetsier: 그것은 좋은 전환점입니다. 이제 데이터를 얻기 시작했고, 데이터에 기반해 최적화가 필요합니다. SKAN에 무언가를 구축해서 실시간으로 최적화 방식을 업데이트하거나 변경할 수 있게 했는데, 꽤 흥미롭습니다. 어떻게 작동하는지 이야기해 주실 수 있나요?

Eran Friedman: 네, 물론입니다. 여기 몇 가지 요소가 있습니다. 일반적으로 SKAdNetwork를 사용할 때 가장 중요한 점은, 모든 광고주가 고려해야 할 실천 사항으로, 모두가 이 전환을 정확히 활용하는 방법을 이해하는 학습 단계가 필요하다는 것입니다.

그래서 저희가 드릴 수 있는 최고의 조언은 여러분이 빠른 학습에 적합한지 확인하는 것입니다

앱의 다음 릴리스를 위해 변환 및 코딩을 변경하려면 엔지니어링 개발 우선순위를 정해야 하는데, 그렇게 하면 악몽이 될 겁니다. 최적화를 확인하기 위한 변경 작업조차도 너무 오랜 시간이 걸릴 거예요. 그래서 이 변환 관리 시스템이 제안하는 아이디어 중 하나는 모든 것을 백엔드에서 처리하는 것입니다

그러니까 기본적으로 SDK와 통신하는 건데, 저희 SDK에도 물론 지원 기능이 내장되어 있지만, 앱과도 통신하고 서버 측에서 앱에 정확히 어떤 전환을 최적화하고 싶은지 전달하는 겁니다. 이렇게 하면 전환에 어떤 변경을 적용해야 하는지 정확하게 파악하고, 성능에 따라 빠른 피드백을 받고 그에 맞춰 변경할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다.

그리고 학습 속도를 더욱 높이고 싶다면 또 다른 방법이 있습니다. 기존 데이터를 기반으로 전환 결과를 미리 시뮬레이션해 볼 수 있다는 점을 고려해 보세요.

굳이 전환 데이터를 광고 네트워크로 전송할 필요조차 없습니다. 기본적으로 사용자 수준 데이터를 기반으로 쿼리를 실행하여, 특정 모델을 사용할 경우 전환 결과가 어떻게 나올지 파악할 수 있습니다. 그런 다음 다양한 모델을 비교하여 사용자 품질을 예측하는 데 가장 정확하고 효과적인 모델을 찾을 수 있습니다. SKAN은 다양한 솔루션과 도구를 제공하여 사용자가 직접 실험하고, 전환 값을 선택하고, 반복적으로 개선하여 최적의 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다. SKAN은 캠페인 최적화에 필수적인 도구이자 인프라가 될 것이라고 생각합니다.

John Koetsier: 그것’은 매우 흥미롭습니다 왜냐하면 SKAdNetwork와 iOS 14가 업계에 강제로 적용되고 있기 때문이며, 알다시피 그것’은 당신이 언급한 대로 ‘오, 와, 우리는 무엇을 해야 할까? 이건 끔찍하고 형편없다. 모든 것이 변하고, 우리가 원했던 것, 필요했던 것이 모두 사라졌다.’

그런데 당신이 여기서 보여준 것은, 이 경우뿐만 아니라 여러 다른 경우에서도, 긍정적인 면을 찾아내어 '이 덕분에 다른 차원에서 생각할 수 있게 되었고, 이제 실제로 이를 구현할 수 있게 되었습니다. 이미 가지고 있는 데이터를 기반으로 가상 실험을 진행하고 무슨 일이 일어나고 있는지 파악할 수 있습니다.'라고 말한 것입니다. 그리고 저는 당신이 앞으로 이러한 기능을 자동화하는 방식을 개발하게 될 것이라고 확신합니다. 물론 미래 제품 개발에 대한 확답을 요구하는 것은 아니지만, 그렇게 된다면 매우 흥미로울 것입니다.

그리고 어쩌면 일종의 스위치 같은 걸 추가해서 기계가 스스로 판단하게 하고, 가장 효과적인 최적화 방법을 선택하도록 할 수도 있겠죠. 하지만 그 질문에 대한 답은 묻지 않겠습니다.

Eran Friedman: 네, 새로운 인프라를 기반으로 혁신할 여지가 정말 많다고 생각합니다. 자동화와 최적화를 계속 진행할 방법도 많이 있습니다. 정말 흥미로운 주제입니다.

John Koetsier: 네, 맞아요. 데이터가 돌아오고 있어요. 설치를 받고, 설치 후 데이터도 받고 있죠. 초기 설치는 Apple이 암호화 서명했어요. 그래서 당연히 Singular 이미 뛰어난 사기 탐지 기능을 갖추고 있고, iOS는 사기 면에서 안드로이드만큼 안 좋지 않아요. 그래서 설치가 실제인지 확인할 수 있어요. 암호화로 검증 가능합니다.

설치 후 이벤트는 어떻게 되나요?

Eran Friedman: 네. 기본적으로 SKAdNetwork에서 광고 네트워크가 받게 될 모든 설치마다, 설치 또는 전환값을 나타내는 단일 포스트백만 전송됩니다(전환을 전달한 경우).

현재 SKAdNetwork의 가장 큰 문제점은 환전 금액이 애플의 서명을 받지 않았다는 점, 즉 애플의 암호화 서명에 포함되지 않았다는 점입니다. 이는 기본적으로 사기 행위에 있어 매우 큰 문제입니다.

생각해 보세요. 광고주는 기기에서 직접 데이터를 받는 게 아니라, 데이터가 광고 네트워크로 직접 전송됩니다. 광고 네트워크는 결과를 보여주거나 제공하지만, 전환 값은 쉽게 조작될 수 있습니다. 악의적인 행위자가 "내 모든 전환은 엄청난 금액의 거래일 뿐이야"라고 주장할 수도 있는데, 기본적으로 이를 검증할 방법이 없죠

존 코에치어: 음흠.

Eran Friedman: 확실히 큰 문제입니다. 그래서 당연히 there’s 완화 방법이 있으며, SKAN에서 제안된 솔루션 중 하나는 보안 설정 또는 보안 SKAdNetwork 솔루션이라고 부릅니다. 이는 MMP와 광고 네트워크가 함께 등록해 MMP가 디바이스에서 직접 전환 데이터를 받아 검증하고, 이후 광고 네트워크와 광고주에게 직접 전달하도록 제안합니다.

아시다시피, 모든 광고 네트워크가 자체 기여도 측정 방식과 같은 설정을 사용할 거라고는 생각하지 않습니다. 저희도 현재 그들이 사용하는 것과 같은 메커니즘, 즉 결과에 대한 자체 기여도 측정 방식을 사용할 것입니다.

존 코에치어: 네, 저희를 믿으세요.

Eran Friedman: 맞죠? 하지만 다른 채널을 실험하고 싶다면, 이 보안 설정을 통해 편향되지 않은 제3자가 전환을 검증하고, 데이터가’는 사기로부터 보호됩니다.

존 코에치어: 네.

Eran Friedman: 즉, 이러한 수치를 신뢰하기 위해 필요한’ 신뢰를 구축합니다.

존 코에치어: 정말 일리가 있네요. 저는 모든 선생님께 모든 과목에서 100점을 받았다고, 매번 A를 받았다고 말할 수도 있겠지만, 증거가 없으면 당연히 문제가 생기겠죠.

지금까지 SKAN과 SKAdNetwork, 그리고 iOS 14에 대해 꽤 자세히 다뤘지만, 아시다시피 우리는 전체 생태계에 대해 이야기하고 있는 겁니다. iOS만 있는 게 아니고, SKAdNetwork만 있는 것도 아닙니다. 안드로이드도 있고, IDFA를 발급받을 수 있는 기회도 있습니다. 어떤 경우에는 (곧 Singular 에서 진행하는 웨비나에서 70~80%의 경우 IDFA 발급이 가능하다는 내용이 나올 예정인데, 믿기 어려울 수도 있지만 곧 더 자세히 알아보겠습니다.).

일부는 비록 합법적이지는 않지만 지문 인식을 시도할 수도 있고, 그러다 적발되면 그에 따른 결과를 감수해야 할 것입니다. 하지만 iOS와 안드로이드를 비롯한 다양한 플랫폼에서, 그리고 iOS 내에서도 여러 유형의 소스로부터 많은 데이터가 수집될 것입니다.

어떻게 하면 그 모든 데이터를 종합하고 전체적인 의미를 파악할 수 있을까요?

Eran Friedman: 네, 좋은 질문이에요. 그리고 이것이 SKAN이 해결책을 제공하려고 시도한 마지막 주제와도 같습니다.

그러므로 오늘날처럼 다양한 방법들 간의 호환성이 반드시 필요합니다.

모든 결과를 한눈에 볼 수 있고 광고 네트워크와도 원활하게 연동되는 단일 플랫폼이 필요합니다. SKAN은 바로 그러한 기능을 제공합니다. 기존 통합 기능을 활용하여 광고 네트워크와의 통합을 표준화하고, SKAN 기반 데이터 데스크를 통해 모든 데이터를 나란히 관리할 수 있도록 하는 것입니다. 최종적으로는 기존 데이터 외에 추가적인 보고서, 즉 새로운 데이터 세트를 제공받을 수 있게 됩니다.

현재 설정에서 변경할 사항은 없습니다.

SKAdNetwork 기반의 새로운 데이터 세트를 추가하여 다른 모든 데이터와 나란히 비교하고 결과를 실제로 비교해 볼 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 세상에 맞는 새로운 관행을 배우기 시작할 때 SKAN이 가장 효율적인 방식으로 이를 수행할 수 있도록 도와줄 것이라고 생각할 수 있습니다.

John Koetsier: 흥미롭네요, 흥미롭네요. 알겠습니다. 정말 멋진 소식이네요, 정말 훌륭합니다. 이제 당신은 대규모 광고주이며, 모니터링, 최적화, 의사결정 등을 위해 내부적으로 구축한 자체 기술 스택을 보유하고 있습니다.

그리고 이 기술 스택은 IDFA 세부 데이터와 기존 공급업체를 기반으로 구축되었습니다. 그렇다면 이제 무엇이 달라질까요?

Eran Friedman: 네. 우선 IDFA는 여전히 일정 비율 정도는 남아 있을 것이며, 모든 것을 삭제하고 처음부터 다시 시작한다고는 말하고 싶지 않습니다. 기술 스택은 여전히 중요하지만, 제 권장 사항은 SKAdNetwork 기반의 집계 수준 데이터도 분석하고 활용할 수 있도록 내부 인프라를 계획하고 구축하기 시작하는 것입니다.

그리고 SKAdNetwork를 중심으로 모든 것을 처음부터 구축할 필요는 없다고 생각합니다. 분명히 사용할 수 있는 도구들이 있을 테니까요. 저희도 몇 가지 작업을 진행 중이고, 다양한 벤더들이 관련 제품을 개발하고 있습니다. 따라서 모든 것을 처음부터 다시 구축하는 것은 권장하지 않습니다.

하지만 우선 여러분의 기술 스택에서 SKAdNetwork의 집계 데이터를 분석하고, 전환 가치 관리 시스템에 입력할 최적의 KPI와 예측 지표를 파악하는 것부터 시작해 보시길 권합니다. 물론, 저희는 이 과정을 지원하는 도구를 제공해 드릴 것입니다. 네, 이것이 제가 드리는 첫 번째 권장 사항입니다.

John Koetsier: 훌륭합니다, 훌륭합니다. 이제 거의 모든 내용을 다 다뤘어요. SKAN에 대해 추가하고 싶은 내용이 있나요? (SKAdNetwork가 아니라 SKAN)

Eran Friedman: 맞아요. 기본을 다 다뤘다고 생각합니다. 추가로 언급하자면, 우리는’ve, Singular 방금 SKAdNetwork 기반 SDK를 출시했으며, 이는 SKAN에서 논의한 모든 기능을 지원하는 표준입니다.

그래서, 입찰에 참여하시면 결과가 어떻게 나오는지 정확하게 보여드릴 멋진 자료들이 많이 있습니다. 관심 있으신 분들은 언제든지 피드백을 보내주세요. 저나 저희 팀 누구에게든 편하게 연락 주셔도 좋습니다.

저는singular이고, 유용한 팁들을 공유하고 싶습니다.

John Koetsier: 와, 전체 이메일을 공개하다니 정말 대단하네요. 시간 내주셔서 정말 감사드립니다. 진심으로 고맙습니다.

에란 프리드먼: 멋지네요. 네, 존, 시간 내주셔서 감사합니다.

John Koetsier: 훌륭합니다. 유튜브에서 시청하거나 좋아하는 오디오 팟캐스트 플랫폼에서 듣고 계신 모든 분들께 감사드립니다. 함께해 주셔서 정말 고맙습니다. 좋은 하루 보내세요!